ai可视化图表教程 如何在Python中生成图形和图表？
如何在Python中生成图形和图表？
建议不要单独安装python。建议你安装Anaconda，里面有你想要的所有库，够你用，够科学计算，可视化，深度学习，爬虫等等。网站好像搜索了Anaconda清华大学镜像。
安装完成后，您将使用专门用于可视化的库matplotlib。如何自己使用百度？
此外，opencv PIL用于图像。Numpy熊猫matplotlib用于科学计算。深度学习的Tensorflow pytorch(这两个得自己装)
数据可视化的优缺点有哪些？
让 让我们向您介绍一下数据可视化的优势。
1.动作更快，因为人脑处理视觉信息比处理书面信息容易得多。用图表汇总复杂的数据，可以保证对关系的理解比那些乱七八糟的报表或电子表格更快。因此，数据可视化是一种非常清晰的沟通，它使企业领导者能够更快地理解和处理他们的信息。大数据可视化工具可以提供实时信息，使利益相关者更容易评估整个企业。对市场变化的快速调整和对新机会的快速识别是每个行业的竞争优势。正是因为这种优势，数据可视化受到了越来越多的关注。
2.以建设性的讨论结果。一般来说，我们在向高层管理者提交很多业务报告时，都是标准化的文档，往往被静态的表格和各种图表类型夸大。正是因为它是如此详细，那些高管可以 不记得这些内容，所以他们不 不需要看太详细的资料。使用大数据可视化的工具报表，可以让我们用一些简短的图形来反映那些复杂的信息，甚至单个图形都可以做到。决策者可以通过交互式元素和新的可视化工具(如热图和发热图)轻松解释各种数据源。丰富但有意义的图形帮助忙碌的主管和业务伙伴了解问题和未决计划。
3.能够理解运营和结果之间的联系，具体来说，数据可视化允许用户跟踪运营和整体业务绩效之间的联系。在竞争环境中，找到业务功能和市场绩效之间的相关性非常重要。我们可以用一个案例来说明，比如一个软件公司的执行销售总监，可能马上会在条形图上看到，他们的旗舰产品在西南地区的销量下降了一个百分点。然后，相关主管可以深入了解这些差异发生在哪里，并开始制定计划。这样，数据可视化可以让管理者立即发现问题，及时采取行动止损。
缺点:目前数据可视化的缺点在我眼里是不存在的。数据可视化是为了帮助我们更加直观。看数据。唯一的缺点可能就是有些人使用起来并不熟练。
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